Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Các thành phần của tác nhân

Thứ hai - 24/11/2025 13:26
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Các thành phần của tác nhân

Agent Components

Theo: https://www.promptingguide.ai/agents/components

Các tác nhân đòi hỏi 3 năng lực cơ bản để xử lý hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp: khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ, và quản lý bộ nhớ. Hãy cùng tìm hiểu cách các thành phần này hoạt động cùng nhau để tạo ra các tác nhân AI có chức năng.

Lập kế hoạch: Bộ não của tác nhân

Cốt lõi của bất kỳ tác nhân AI hiệu quả nào là khả năng lập kế hoạch, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các LLM hiện đại cho phép một số chức năng lập kế hoạch quan trọng:

  • Phân tích nhiệm vụ thông qua suy luận chuỗi suy nghĩ

  • Tự phản ánh về các hành động và thông tin trong quá khứ

  • Học tập thích ứng để cải thiện các quyết định trong tương lai

  • Phân tích có phản biện tiến độ hiện tại

Mặc dù khả năng lập kế hoạch của LLM hiện tại chưa hoàn hảo, nhưng chúng rất cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ. Nếu không có khả năng lập kế hoạch mạnh mẽ, một tác nhân không thể tự động hóa hiệu quả các tác vụ phức tạp, điều này làm mất đi mục đích chính của nó.

Sử dụng công cụ: Mở rộng khả năng của tác nhân

Thành phần quan trọng thứ hai là khả năng tương tác của tác nhân với các công cụ bên ngoài. Một tác nhân được thiết kế tốt không chỉ phải có quyền truy cập vào nhiều công cụ khác nhau mà còn phải hiểu khi nào và cách sử dụng chúng một cách phù hợp. Các công cụ phổ biến bao gồm:

  • Trình thông dịch mã và môi trường thực thi

  • Tiện ích tìm kiếm và thu thập dữ liệu trên web

  • Máy tính toán học

  • Hệ thống tạo hình ảnh

Các công cụ này cho phép tác nhân thực hiện các hành động đã lên kế hoạch, biến các chiến lược trừu tượng thành kết quả cụ thể. Khả năng hiểu được lựa chọn công cụ và thời điểm của LLM là rất quan trọng để xử lý các tác vụ phức tạp một cách hiệu quả.

Hệ thống bộ nhớ: Lưu giữ và sử dụng thông tin

Thành phần thiết yếu thứ ba là quản lý bộ nhớ, có hai dạng chính:

  1. Bộ nhớ (làm việc) ngắn hạn

    • Hoạt động như một bộ nhớ đệm cho ngữ cảnh tức thời

    • Cho phép học tập theo ngữ cảnh

    • Đủ cho việc hoàn thành hầu hết các nhiệm vụ

    • Giúp duy trì tính liên tục trong quá trình lặp lại nhiệm vụ

  2. Bộ nhớ dài hạn

    • Được triển khai thông qua các kho lưu trữ vectơ bên ngoài

    • Cho phép truy xuất nhanh chóng thông tin lịch sử

    • Có giá trị cho việc hoàn thành nhiệm vụ trong tương lai

    • Ít được triển khai hơn nhưng có khả năng rất quan trọng cho các phát triển trong tương lai

Hệ thống bộ nhớ cho phép các tác nhân lưu trữ và truy xuất thông tin thu thập được từ các công cụ bên ngoài, cho phép cải tiến liên tục và xây dựng dựa trên kiến thức trước đó.

Sự đồng vận giữa khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ và hệ thống bộ nhớ tạo nên nền tảng cho các tác nhân AI hiệu quả. Mặc dù mỗi thành phần đều có những hạn chế hiện tại, việc hiểu rõ các khả năng cốt lõi này là rất quan trọng để phát triển và làm việc với các tác nhân AI. Khi công nghệ phát triển, chúng ta có thể thấy các loại bộ nhớ và khả năng mới xuất hiện, nhưng ba trụ cột này có thể sẽ vẫn là nền tảng cơ bản cho kiến trúc tác nhân AI.

Về ‘Các tác nhân’ ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

 

Tác giả: admin

Tổng số điểm của bài viết là: 0 trong 0 đánh giá

Click để đánh giá bài viết

  Ý kiến bạn đọc

GIÁO DỤC MỞ - TÀI NGUYÊN GIÁO DỤC MỞ: ỨNG DỤNG VÀ PHÁT TRIỂN

Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...

Thống kê truy cập
  • Đang truy cập12
  • Hôm nay3,860
  • Tháng hiện tại285,581
  • Tổng lượt truy cập11,728,469
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây